Población de los países miembros de la UE
knitr::include_graphics(here::here("datos", "pob.jpeg") )Introducción
En este trabajo veremos la evolución de la población de los diferentes países de la UE. Para esto utulizaremos un excel sobre la población de los países miembros que está en la página web de Eurostat.
Tabla de datos
En primer lugar visualizaremos la tabla de los datos, tenemos a los 28 países(incluimos a Reino Unido también aunque hoy en día ya no forme parte de la UE).
# Importamos los datos
ue_pob <- read_excel("./datos/pob_ue.xlsx") %>%
rename(y_2010 = "2010",
y_2011 = "2011",
y_2012 = "2012",
y_2013 = "2013",
y_2014 = "2014",
y_2015 = "2015",
y_2016 = "2016",
y_2017 = "2017",
y_2018 = "2018",
y_2019 = "2019",
y_2020 = "2020",
y_2021 = "2021")
# 1 Tabla básica
ue_pob_t <- ue_pob %>% filter( Países != 'UE 27 (desde 2020)' & Países != 'UE 28')
formattable(ue_pob_t, list(
y_2010 = color_tile("white", "orange"),
y_2011 = color_tile("white", "orange"),
y_2012 = color_tile("white", "orange"),
y_2013 = color_tile("white", "orange"),
y_2014 = color_tile("white", "orange"),
y_2015 = color_tile("white", "orange"),
y_2016 = color_tile("white", "orange"),
y_2017 = color_tile("white", "orange"),
y_2018 = color_tile("white", "orange"),
y_2019 = color_tile("white", "orange"),
y_2020 = color_tile("white", "orange"),
y_2021 = color_tile("white", "orange")
))| Países | y_2010 | y_2011 | y_2012 | y_2013 | y_2014 | y_2015 | y_2016 | y_2017 | y_2018 | y_2019 | y_2020 | y_2021 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Alemania | 81802257 | 80222065 | 80327900 | 80523746 | 80767463 | 81197537 | 82175684 | 82521653 | 82792351 | 83019213 | 83166711 | 83155031 |
| Austria | 8351643 | 8375164 | 8408121 | 8451860 | 8507786 | 8584926 | 8700471 | 8772865 | 8822267 | 8858775 | 8901064 | 8932664 |
| Bélgica | 10839905 | 11000638 | 11075889 | 11137974 | 11180840 | 11237274 | 11311117 | 11351727 | 11398589 | 11455519 | 11522440 | 11566041 |
| Bulgaria | 7421766 | 7369431 | 7327224 | 7284552 | 7245677 | 7202198 | 7153784 | 7101859 | 7050034 | 7000039 | 6951482 | 6916548 |
| Chipre | 819140 | 839751 | 862011 | 865878 | 858000 | 847008 | 848319 | 854802 | 864236 | 875899 | 888005 | 896005 |
| Croacia | 4302847 | 4289857 | 4275984 | 4262140 | 4246809 | 4225316 | 4190669 | 4154213 | 4105493 | 4076246 | 4058165 | 4036355 |
| Dinamarca | 5534738 | 5560628 | 5580516 | 5602628 | 5627235 | 5659715 | 5707251 | 5748769 | 5781190 | 5806081 | 5822763 | 5840045 |
| Eslovaquia | 5390410 | 5392446 | 5404322 | 5410836 | 5415949 | 5421349 | 5426252 | 5435343 | 5443120 | 5450421 | 5457873 | 5459781 |
| Eslovenia | 2046976 | 2050189 | 2055496 | 2058821 | 2061085 | 2062874 | 2064188 | 2065895 | 2066880 | 2080908 | 2095861 | 2108977 |
| España | 46486619 | 46667174 | 46818219 | 46727890 | 46512199 | 46449565 | 46440099 | 46528024 | 46658447 | 46937060 | 47332614 | 47394223 |
| Estonia | 1333290 | 1329660 | 1325217 | 1320174 | 1315819 | 1314870 | 1315944 | 1315635 | 1319133 | 1324820 | 1328889 | 1330068 |
| Finlandia | 5351427 | 5375276 | 5401267 | 5426674 | 5451270 | 5471753 | 5487308 | 5503297 | 5513130 | 5517919 | 5525292 | 5533793 |
| Francia | 64658856 | 64978721 | 65276983 | 65600350 | 66165980 | 66458153 | 66638391 | 66809816 | 67026224 | 67177636 | 67320216 | 67439599 |
| Grecia | 11119289 | 11123392 | 11086406 | 11003615 | 10926807 | 10858018 | 10783748 | 10768193 | 10741165 | 10724599 | 10718565 | 10682547 |
| Hungría | 10014324 | 9985722 | 9931925 | 9908798 | 9877365 | 9855571 | 9830485 | 9797561 | 9778371 | 9772756 | 9769526 | 9730772 |
| Irlanda | 4549428 | 4570881 | 4589287 | 4609779 | 4637852 | 4677627 | 4726286 | 4784383 | 4830392 | 4904240 | 4964440 | 5006907 |
| Italia | 59190143 | 59364690 | 59394207 | 59685227 | 60782668 | 60795612 | 60665551 | 60589445 | 60483973 | 59816673 | 59641488 | 59257566 |
| Letonia | 2120504 | 2074605 | 2044813 | 2023825 | 2001468 | 1986096 | 1968957 | 1950116 | 1934379 | 1919968 | 1907675 | 1893223 |
| Lituania | 3141976 | 3052588 | 3003641 | 2971905 | 2943472 | 2921262 | 2888558 | 2847904 | 2808901 | 2794184 | 2794090 | 2795680 |
| Luxemburgo | 502066 | 511840 | 524853 | 537039 | 549680 | 562958 | 576249 | 590667 | 602005 | 613894 | 626108 | 634730 |
| Malta | 414027 | 414989 | 417546 | 422509 | 429424 | 439691 | 450415 | 460297 | 475701 | 493559 | 514564 | 516100 |
| Países Bajos | 16574989 | 16655799 | 16730348 | 16779575 | 16829289 | 16900726 | 16979120 | 17081507 | 17181084 | 17282163 | 17407585 | 17475415 |
| Polonia | 38022869 | 38062718 | 38063792 | 38062535 | 38017856 | 38005614 | 37967209 | 37972964 | 37976687 | 37972812 | 37958138 | 37840001 |
| Portugal | 10573479 | 10572721 | 10542398 | 10487289 | 10427301 | 10374822 | 10341330 | 10309573 | 10291027 | 10276617 | 10295909 | 10298252 |
| Reino Unido | 62510197 | 63022532 | 63495088 | 63905342 | 64351203 | 64853393 | 65379044 | 65844142 | 66273576 | 66647112 | 67025542 | : |
| República Checa | 10462088 | 10486731 | 10505445 | 10516125 | 10512419 | 10538275 | 10553843 | 10578820 | 10610055 | 10649800 | 10693939 | 10701777 |
| Rumanía | 20294683 | 20199059 | 20095996 | 20020074 | 19947311 | 19870647 | 19760585 | 19643949 | 19533481 | 19414458 | 19328838 | 19186201 |
| Suecia | 9340682 | 9415570 | 9482855 | 9555893 | 9644864 | 9747355 | 9851017 | 9995153 | 10120242 | 10230185 | 10327589 | 10379295 |
¿Qué países son los más poblados?
Seleccionamos los datos de 2020, y hacemos dos gráficos, uno de barras y otro de círculo. Entonces podemos ver que los países a día de hoy son Alemania, Francia, Reino Unido, Italia y España.
# Arreglamos los datos a formato long
df <- ue_pob %>%
select(!y_2021) %>%
pivot_longer(cols = 2:12, names_to = "year", values_to = "pop")
# 2 Países por poblaciones en 2020
g1 <- df %>%
filter(year == "y_2020" & Países != 'UE 27 (desde 2020)' & Países != 'UE 28') %>%
mutate(pob = pop/1000000)
g11 <- g1 %>%
ggplot( aes(x=Países, y=pob)) +
geom_bar(stat="identity", fill="#f68060", alpha=.6, width=.4) +
coord_flip() +
xlab("") +
theme_bw() + theme(axis.title = element_text(colour = "brown1"),
plot.background = element_rect(fill = "bisque")) +labs(title = "Países UE por población",
x = NULL, subtitle = "Unidad en millones ")
g12 <- ggplot(g1, aes(Países, pob, fill = pob)) +
geom_col() + coord_polar() +
scale_y_continuous(
limits = c(0, 90),
expand = c(0, 0)
) +
scale_fill_gradientn(
"1 = 1 Millón de personas",
colours = c( "#6C5B7B","#C06C84","#F67280","#F8B195")
) +
guides(
fill = guide_colorsteps(
barwidth = 15, barheight = .5, title.position = "top", title.hjust = .5
)
) +
theme(
axis.title = element_blank(),
axis.ticks = element_blank(),
axis.text.y = element_blank(),
axis.text.x = element_text(color = "gray12", size = 8),
legend.position = "bottom",
)+labs(title = "Países UE pob ",
subtitle = "Datos de Eurostat ") + theme(plot.background = element_rect(fill = "antiquewhite"))
grid.arrange(g11, g12, ncol = 2)¿Cuál sería el porcentaje para cada país?
Volvemos a trabajar sobre el año 2020, y vemos que Alemania ocupa un 16%, Francia y Reino Unido 13% cada uno, después Italia un 12% y España un 9%
g2 <- df %>%
filter(year == "y_2020" & Países != 'UE 27 (desde 2020)' & Países != 'UE 28') %>%
arrange(desc(pop)) %>%
mutate(porcentaje = pop/sum(pop)*100)
g21 <-ggplot(g2, aes(x="", y=porcentaje, fill=Países)) +
geom_bar(width = 0.5,stat ="identity", color = "white") +
coord_polar(theta = "y",direction = -1) +
theme_void() +
ggtitle("Población de cada país sobre el total") +
theme_minimal() + theme(plot.background = element_rect(fill = "antiquewhite")) + geom_text(aes(label = paste0(round(porcentaje), "%")), position = position_stack(vjust = 0.5), size = 2)
g21Treemap
Visualicemos el gráfico anterior de otra manera. Con Treemap podemos ver a cada país representado en función de su población(2020).
g22 <- treemap(g2,
index="Países",
vSize="porcentaje",
type="index",
title="Población países UE",
palette="Spectral",
border.col=c("white"),
border.lwds=3,
fontface.labels=1,
bg.labels=c("transparent"),
align.labels=c("center", "center"),
overlap.labels=0.5)¿Cómo ha crecido cada país?
Cogemos nuestros datos originales, y calculamos la tasa de crecimiento año por año, entonces a continuacuón podemos ver un gráfico de líneas en el cual nos demuestra el crecimiento de cada país. La tasa de crecimiento es respacto al año anterior.
g3 <- df %>%
group_by(Países) %>%
mutate(crecimiento = pop - lag(pop)) %>%
mutate(crecimiento_en_porcentaje = (pop - lag(pop))/pop*100) %>%
filter(Países != 'UE 27 (desde 2020)' & Países != 'UE 28') %>%
drop_na()
g31 <- g3 %>% ggplot(aes(year, crecimiento_en_porcentaje, color = Países, group = Países)) +
geom_point() + geom_line(size = 1, alpha = .8) +
ggtitle("Crecimiento de la Población en porcentajes",
subtitle = "El crecimiento es respecto al año anterior") +
labs(x = "Años", y = "%", caption = "Eurostat") + theme(axis.text.x = element_text(angle = 40),
plot.background = element_rect(fill = "antiquewhite"))
ggplotly(g31)En este gráfico podemos ver una recopilación de los datos del gráfico anterior. Este gráfico recoge las diferentes observaciones de las tasas de crecimiento.
g32 <- ggplot(g3, aes(x =crecimiento_en_porcentaje , y = Países, fill = Países)) +
geom_density_ridges(alpha=0.6, stat="binline", bins=20) +
theme_ridges() +
theme(legend.position = "none") + theme(plot.background = element_rect(fill = "antiquewhite"))
g32Crecimiento desde 2010 hasta 2021
En este gráfico podemos ver el crecimiento de la población para cada país desde el año 2010 hasta el año 2021. Las unidades están en miles de personas.
g4 <- ue_pob_t %>%
mutate(y_2021 = as.numeric(y_2021)) %>%
mutate(crecimiento = (y_2021 - y_2010)/1000) %>%
mutate(crecimiento_porcentaje = (y_2021 - y_2010)/y_2010) %>%
filter(Países != 'UE 27 (desde 2020)' & Países != 'UE 28') %>%
drop_na() %>% select(Países, crecimiento, crecimiento_porcentaje)
g41 <- ggplot(g4, aes(Países, crecimiento))+
geom_bar(stat='identity', position = 'dodge', fill="#f68060")+coord_flip() +
theme_bw() + theme(axis.title = element_text(colour = "brown1"),
plot.background = element_rect(fill = "bisque")) +labs(title = "Crecimiento de la población entre 2021 y 2010",
x = NULL, subtitle = "Unidad en miles de personas ")
ggplotly(g41)Para completar la tabla anterior, aquí abajo podemos otro gráfico donde representa la tasa de crecimiento y el crecimiento en sí mismo.
ggplot(g4, aes(crecimiento, crecimiento_porcentaje)) +
geom_hex(color = "white") + theme(plot.background = element_rect(fill = "antiquewhite")) +labs(title = "Gráfico sobre crecimiento de la población 2010-2021 ",
x = NULL, y = NULL, subtitle = "Eje x : crecimiento nominal, unidades en miles de personas
Eje y : Tasa de crecimiento ",
caption = "Eurostat")Bibliografía
Población en la UE 27 desde 2020 (no de habitantes). 2010–2021. (27deDiciembrede2021). [Conjunto de datos]. https://www.eustat.eus/elementos/ele0009800/ti_poblacion-en-la-ue-27-desde-2020-n-de-habitantes-2009-2020/tbl0009913_c.html